基于熵值法径向基神经网络的清扫车吸尘口垃圾颗粒驻留时间预测

• 作者: 李玉贵 王铁 董竞 解璨铭 赵富强 邓海龙
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 清扫车吸尘口 多因素 垃圾颗粒驻留时间 熵值法 径向基神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 机械基础工程
• 页码范围: 2792-2798
• 页数: 7页
• 分类号: U469.6
• 字数: 5507字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2018.23.004

摘要

针对清扫车吸尘口内垃圾颗粒驻留时间受到结构类、固相类及气相类因素多类型、非线性作用预测难的问题,提出了基于熵值法的径向基神经网络(RBFNN)的垃圾颗粒驻留时间预测方法,该方法考虑了吸尘负压、滚刷转速、颗粒质量、颗粒密度、颗粒流量和吸尘管直径6种因素,将采用熵值法求解的因素权重作为输入扰动变量,建立了垃圾颗粒驻留时间的预测模型.结果表明:与采用传统RBFNN的预测方法相比,所提方法具有预测精度高的优点,可较好地解决清扫车吸尘口垃圾颗粒驻留时间预测难的问题,有助于提升清扫车吸尘系统设计水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王铁	太原理工大学齿轮研究所	250	1256	17.0	22.0
2	李玉贵	太原科技大学重型机械教育部工程研究中心	43	69	5.0	6.0
3	赵富强	太原科技大学重型机械教育部工程研究中心	10	51	4.0	7.0
7	邓海龙	太原科技大学重型机械教育部工程研究中心	2	1	1.0	1.0
8	解璨铭	太原科技大学重型机械教育部工程研究中心	1	1	1.0	1.0
9	董竞	太原科技大学重型机械教育部工程研究中心	2	1	1.0	1.0